《表1 省域绿色创新效率全域莫兰指数检验》

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《我国省际绿色创新效率的影响因素及空间溢出效应》

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传统面板数据建模有意或无意忽视了变量的空间自相关性，导致相关回归结果容易出现偏差，信度不高。本文将空间因素引入到计量模型当中，为了验证区域绿色创新效率数据是否存在空间自相关性，引入全域莫兰指数对其进行空间相关性检验。考虑到绿色创新会随距离增加而出现衰减规律，本文以各省省会城市间最短距离的倒数为权重构建空间权重矩阵W，有效体现地理上接近但并不相邻的省域之间的空间影响。莫兰指数取值区间为[-1，1]，若大于0，意味省际间属性为空间正相关，越接近于1，其属性相似度越高，因相似聚集的可能性越大；若小于0，意味省际间属性为空间负相关，越接近于-1，其属性相异度越大，因相异属性聚集的可能性越大；若取值越贴近于0，则意味着省际间属性随机性强或不存在空间自相关性。表1是用Geoda软件计算的Moran's I值及其检验统计量。从中可知2006～2015年我国省域绿色创新效率的莫兰指数值大于0，从p值大小来看，除2010年以外，都通过了5%显著性水平检验，拒绝了空间不相关的原假设。因此可判定在全局角度上我国省际间绿色创新发展并非相互隔离、随机分布的，会呈现出空间相互关联性与依靠性，存在“邻里模仿”与外溢效应，相邻省份比不相邻省份绿色创新效率更为集聚。